Athletes and Supplements: Prevalence and Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
In elite sport, where opponents are evenly matched, small factors can determine the outcome of sporting contests. Not all athletes know the value of making wise nutrition choices, but anything that might give a competitive edge, including dietary supplements, can seem attractive. Between 40% and 100% of athletes typically use supplements, depending on the type of sport, level of competition, and the definition of supplements. However, unless the athlete has a nutrient deficiency, supplementation may not improve performance and may have a detrimental effect on both performance and health. Dietary supplements are classified as a subcategory of food, so manufacturers are not required to provide evidence of product safety and efficacy, nor obtain approval from regulatory bodies before marketing supplements. This creates the potential for health risks, and serious adverse effects have been reported from the use of some dietary supplements. Athletes who compete in sports under an anti-doping code must also realize that supplement use exposes them to a risk of ingesting banned substances or precursors of prohibited substances. Government systems of regulations do not include specific laboratory testing for banned substances according to the WADA list, so a separate regulatory framework to evaluate supplements for their risk of provoking a failed doping test is needed. In the high-performance culture typical of elite sport, athletes may use supplements regardless of possible risks. A discussion around medical, physiological, cultural, and ethical questions may be warranted to ensure that the athlete has the information needed to make an informed choice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».